Social network analysis
Sosyal ağ analizi
- Tez No: 671218
- Danışmanlar: PROF. DR. CAFER ÇALIŞKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 41
Özet
Verilen bir çizgede olası maksimum klikleri bulmak, çizge kuramının temel problemlerinden biridir. Bir çizgede maksimal kliklerin numaralandırılması NP-zor bir problem olsa da, bu problem için çeşitli algoritmalar ve yeni yöntemler önerilmiştir. Bazı uygulamalarda mümkün olan en büyük maksimal klikler, yani maksimum klikler, önemli bir rol oynar. Bu çalışma, bir çizgede maksimum klikler bulan yeni bir algoritma önermektedir. Önerilen algoritma, onları bulmak için farklı gerçek dünya veri kümelerine uygulanır. Ayrıca bu çalışma, algoritmanın iki versiyonunu önermektedir; biri tüm olası maksimum klikleri bulur ve diğeri belirli bir grafikte yalnızca bir maksimum klik bulur. Performansı değerlendirmek için, önerilen çalışmanın sonuçları iyi bilinen Bron Kerbosch algoritması ile karşılaştırılır. Sonuç olarak, önerilen algoritmanın Bron Kerbosch yönteminden daha iyi performans gösterdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Finding possible maximal cliques in a given graph is one of the basic problems of graph theory. Although the enumeration of maximal cliques in a graph is an NP-hard problem, various algorithms and novel methods for this problem have been proposed. In some application's largest possible maximal cliques i.e. maximum cliques play an important role. This study proposes a new algorithm that finds maximum cliques in a graph. The proposed algorithm is applied to different real-world datasets to find them. Moreover, this study proposes two versions of the algorithm; one finds all possible maximum cliques, and the other finds only one maximum clique in a given graph. To evaluate the performance, the results of the proposed study are compared with the well-known Born Kerbosch algorithm. As a result, it is found that the proposed algorithm performs better than the Born Kerbosch method.
Benzer Tezler
- Centrality measures on networks and empirical analysis on activity driven network models
Ağlarda merkeziyet ölçüleri ve aktiviteye dayalı ağlarda deneysel analizler
ECE NAZ DUMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ RANA ATILGAN
- Social network analysis of European 7th Framework and Horizon 2020 energy projects
7. Çerçeve ve H2020 Enerji Projelerinin Sosyal ağ analizi
ASLI ERTAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilm Dalı
PROF. DR. MEHMET TEOMAN PAMUKCU
- Teknoparklarda iş birliği üzerine sosyal ağ analizi
Social network analysis on cooperation in technoparks
EMRE ÖZGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik BilimleriBahçeşehir ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER CAMCI
- Çevrimiçi toplulukların sosyal ağ analizi: Bir öğretmen forumu örneği
Social network analysis of online learning communities: A case of teachers? forum
HANİFE AKBAY DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Bölümü
YRD. DOÇ. DR. EVRİM GENÇ KUMTEPE
- Sosyal ağ analizi ile sağlık sektöründe bir uygulama
An implementation in the health sector with social network analysis
DENİZ KARAPANCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sağlık Kurumları Yönetimiİstanbul ÜniversitesiSayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMMAN TUĞBA GÜRSOY